Обнаружение вторжений с использованием машинного обучения | Многоагентное обучение с подкрепление...

Обнаружение вторжений с помощью машинного обучения | Многоагентное обучение с подкреплением | Выпускной проект CSE/AI
Получить этот проект: https://www.ieeexpert.com

🔍Реализация: Python + Flask.
🧠Используемый алгоритм/модель: случайный лес
🎯Веб-фреймворк: HTML, CSS, JS.

Приглашаем вас погрузиться в наш передовой выпускной проект для студентов, изучающих информатику и ИИ! В этом видео демонстрируется сложная система обнаружения вторжений (IDS), основанная на машинном обучении и передовом многоагентном обучении с подкреплением (MARL).

Ищете лучшие выпускные проекты CSE? Не ищите дальше! Мы создали надежную сетевую систему обнаружения вторжений, которая выходит за рамки традиционных методов. Этот проект представляет собой идеальное сочетание кибербезопасности и ИИ, что делает его отличной идеей для проекта IEEE и выдающимся крупным проектом для CSE и ИИ.

В этом видео вы узнаете:

Проблема: Почему традиционные системы обнаружения и предотвращения вторжений не справляются с современными кибератаками.

Решение: Как машинное обучение и многоагентное обучение с подкреплением позволяют создать динамичную, адаптивную и высокоэффективную систему обнаружения вторжений.

Архитектура системы: Подробный обзор архитектуры нашей системы, демонстрирующий взаимодействие нескольких интеллектуальных агентов для мониторинга сетевого трафика, обнаружения аномалий и реагирования на угрозы в режиме реального времени.

Демонстрация: Посмотрите на нашу систему обнаружения вторжений на базе машинного обучения в действии, выявляющую различные типы сетевых вторжений.

Обсуждение типов систем обнаружения вторжений: Сравнение нашего подхода MARL с системами на основе сигнатур и аномалий.

Почему это отличный выпускной проект: Мы расскажем, почему этот проект является лучшим выбором для выпускных проектов CSE по программе BTech, отметив его актуальность, сложность и образовательные результаты.

Больше проектов — https://www.ieeexpert.com/ieee-python...
Свяжитесь с нами по телефону +91 9363932473

Ieee Xpert, Индия. Лучший поставщик услуг массового обслуживания для решений IEEE
Включая пакеты
==========================
Базовая статья
Полный исходный код
Полная документация
Полные слайды презентации
Блок-схема
Файл базы данных
Скриншоты
Процедура выполнения
Онлайн-поддержка выполнения
Дополнения
Видеоуроки
Вспомогательное программное обеспечение

Этот проект — отличный ресурс для студентов, которые ищут бесплатные коды и идеи для выпускных проектов IEEE CSE. Мы освещаем ключевые концепции обнаружения вторжений с использованием машинного обучения, что делает его всеобъемлющим руководством для вашей академической успеваемости.

Ключевые слова и концепции:
система обнаружения вторжений, обнаружение вторжений, многоагентное обучение с подкреплением, системы обнаружения и предотвращения вторжений, типы систем обнаружения вторжений, обнаружение сетевых вторжений с использованием машинного обучения, обнаружение вторжений с использованием машинного обучения, идеи выпускных проектов, проект по информатике, проект по машинному обучению, крупные проекты для CSE, крупные проекты для ИИ, лучшие выпускные проекты CSE, выпускные проекты BTech CSE, выпускные проекты CSE, проекты IEEE, последние проекты IEEE, выпускные проекты IEEE CSE

Для кого это?

Студенты выпускных курсов бакалавриата по информатике и искусственному интеллекту.

Студенты, которые ищут сложные и впечатляющие выпускные проекты CSE.

Разработчики и исследователи, заинтересованные в применении обучения с подкреплением в кибербезопасности.

Не забудьте:
👍 поставить ЛАЙК этому видео, если оно вам помогло!
💬 оставить комментарий ниже с вашими вопросами или идеями для проектов! 🔔 ПОДПИШИТЕСЬ, чтобы получать больше обучающих материалов по продвинутым проектам в области компьютерных наук и машинного обучения!

#Обнаружениевторжений #Машинноеобучение #Обучениесподкреплением #Кибербезопасность #Выпускнойпроект #CSE #Искусственныйинтеллект #IEEEProjects #ML #IDS #MarL #CSEProject #BTechProject